Stallion Systems — архитектура, платформа, безопасность и данные для роста

Архитектура без тумана: от контекстов к контрактам и метрикам

Сильная архитектура начинается не с диаграмм, а с ясных границ ответственности. Мы используем доменно-ориентированный подход (DDD) как язык, на котором продукт, аналитика и инженеры понимают друг друга: события домена, карты потоков, «штормы» событий и границы контекстов. Это избавляет от «пузыря» микросервисов без причин: когда границы определены, видно, где достаточно модульного монолита со строгими пакетными границами, а где действительно нужен выделенный сервис с независимым жизненным циклом. Контракты — главная валюта: схемы, версии, обратная совместимость, потребительские тесты (consumer-driven) и политика депрекейтов. Мы фиксируем NFR (быстродействие, доступность, согласованность, регуляторные ограничения), чтобы решения не превращались в спор вкусов. Под цепочку поставки изменений выстраивается ритм релизов: короткие ветки, «зелёная» база, интеграционные тесты на реальных контрактах, предварительные миграции и «фичефлаги» для безопасной активации. Выбор стека — вторичен относительно ограничений: если нужны строгие транзакции — не тащим «всё в очередь», если важна эластичность — отделяем CPU- и IO-нагрузку и проектируем горизонтальное масштабирование. Для интеграций — анти-коррапшн слои и явные адаптеры: внешние API меняются чаще, чем внутренние модели, и этот «буфер» удешевляет жизнь. Синхронные вызовы оставляем для критичных путей и коротких цепочек; всё остальное — события и асинхронность, с ретраями, идемпотентностью и DLQ. Операционная прозрачность закладывается на этапе дизайна: каждый контекст обязан производить метрики SLI, трассировки и технические события, из которых собираются SLO и отчёты об уровне сервиса. Для упреждения «разрастания» архитектуры мы держим каталог решений: какой шаблон использовать для API, какой для пакетной обработки, какой для потоковой; у каждого — инварианты, примеры кода и границы применимости. Управление риском — через дизайн-ревью с вопросником: что произойдёт при «медленной деградации» базы? какой бюджет ошибок допускает продукт? есть ли план деградации функций и «kill switch» для опасных фич? Вместо «культа диаграмм» — живая документация: ADR (решения с мотивацией), диаграммы C4 на уровне систем и контейнеров, ссылки на тесты контрактов и дашборды. Так архитектура перестаёт быть «картинкой» и становится набором повторяемых соглашений, которые вижу не только архитектор, но и команда поддержки, аналитики и безопасность.

Платформа и эксплуатация — это дисциплина рутин, а не набор модных слов. Инфраструктура описывается кодом (IaC): облако, сети, роли, хранилища, очереди и кластеры — всё под контролем версий, с ревью и откатами. Доставка — GitOps: декларативные манифесты, согласованные политики, автосинхронизация и «истина» в репозитории. CI/CD — без магии: сборка артефактов с фиксированными версиями, SBOM на каждый билд, сигнирование, сканирование зависимостей, тесты, канареечные выкладки и обратимые изменения. Для приложений — шаблоны сервисов и пайплайнов: разработчик тратит время на домен, а не на борьбу с YAML. Наблюдаемость — не «графики ради графиков»: лог-метрики-трейсы с единым корреляционным контекстом (trace id), приём через OpenTelemetry, карманы ретенции по классам данных, алёрты по SLO, а не по CPU. Инциденты — без поиска виноватых: ролевая модель (командир инцидента, коммс, технический лидер), чёткая шкала приоритетов, шаблон сообщений для клиентов и обязательный постмортем с действиями и владельцами. Надёжность — это бюджет ошибок и ритм «тёмных» запусков: включаем фичи для 1–5% трафика, измеряем влияние и только потом раскатываем. Безопасность — по умолчанию: Zero Trust, минимально необходимые права (least privilege), сегментация сетей, политика по секретам (KMS, ротация, время жизни), сканирование образов и инфраструктуры, сигнирование контейнеров, контроль политик (OPA/Gatekeeper), защита цепочки поставки (уровни SLSA), проверка артефактов перед приёмкой. Доступы — через заявки и аудит, а не «всем всё». Внешние сервисы — через прокси с политиками, чтобы не зависеть от «доброй воли» DNS. FinOps — не только «срезать счёт»: профилируем запросы, подбираем классы хранения, следим за исходящим трафиком, резервируем вычисления там, где предсказуемая нагрузка, и выключаем «вечно тёплые» компоненты, которые можно превратить в событийные. Платформа живёт в своём бэклоге: апгрейды, миграции, техдолг и «песочницы» для команд, чтобы эксперименты не били по продакшену. Всё это звучит скучно, пока не сравнишь MTTR и долю ручного труда до и после: там, где рутины обкатаны, бизнес двигается быстрее и увереннее, а инженеры не превращаются в ночных дежурных с пейджером.

Данные и ML требуют тех же принципов, что и приложение: прогнозируемость, воспроизводимость и безопасность. Мы строим «хребет» данных слоями: источник → извлечение (включая CDC), выравнивание схем → обогащение → витрины и API. Потоки разделяем по типам: оперативные (реал-тайм на Kafka/Pulsar) и пакетные (плановые джобы), у каждого — SLO, ретенции и ответственность. Хранилище — lakehouse: единый слой сырья и очищенных данных, где схемы эволюционируют под контролем, а доступ регулируется политиками на уровне столбцов и строк. Каталог и линейка позволяют видеть происхождение метрик и объяснять отчёты: любая цифра кликается до источника. Приватность — не чекбокс: классификация данных, маскирование PII, анонимизация наборов для тестов, запрет «складирования» дампов в ноутбуках. Модели — как код: фичестор, реестр версий, проверка данных на дрейф, контроль зависимостей, контейнеризация и воспроизводимые пайплайны. Эксперименты — А/В, а не «нам кажется»: гипотеза, метрика, длительность, критерий остановки и анализ эффектов. Прод — наблюдаем: латентность предсказаний, доля ошибок, распределения признаков, дрейф класса — всё в дашбордах, алёрты на отклонения. Взаимодействие команд упирается в интерфейсы: договорные схемы, контракты API и SLA между данными, приложениями и аналитикой. Управление изменениями — через RFC и демо: прежде чем ломать формат отчёта, показываем потребителям, как это повлияет на их процессы. Операционные мелочи делают погоду: шаблоны ноутбуков, правила по выкачке образцов, «золотые» датасеты для регрессии, сценарии восстановления при сбоях в хранилище или очередях. За рубежом процессов — управление поставщиками: оценка рисков SaaS, план ухода, экспорт данных и соответствие требованиям. В итоге «Data & AI» становится не шоу-румом, а частью ежедневных решений: продукт видит метрики, инженеры — причины, руководство — влияние на цель, а клиенты — стабильный результат без «магии нейросетей».